when {
                k <= bias -> TMIN
                k >= bias + TMAX -> TMAX
                else -> k - bias
              }
            if (q < t) break
            result.writeByte((t + ((q - t) % (BASE - t))).punycodeDigit)
            q = (q - t) / (BASE - t)
          }

          result.writeByte(q.punycodeDigit)
          bias = adapt(delta, h + 1, h == b)
          delta = 0

    A.reset(A_raw);
  }
  // Bias
  float Bias_vals[] = {2.0f, 3.0f};
  int64_t Bias_dims[] = {2};
  AbstractTensorHandlePtr Bias;
  {
    AbstractTensorHandle* Bias_raw;
    status_ = TestTensorHandleWithDims<float, TF_FLOAT>(
        immediate_execution_ctx_.get(), Bias_vals, Bias_dims, 1, &Bias_raw);
    ASSERT_EQ(errors::OK, status_.code()) << status_.message();
    Bias.reset(Bias_raw);
  }

    TF_RETURN_IF_ERROR(forward_attrs_.Get("data_format", &data_format));

    // Grad for A
    grad_inputs[0] = upstream_grad;
    grad_inputs[0]->Ref();

    // Grad for bias
    std::string name = "bias_add_grad";
    TF_RETURN_IF_ERROR(BiasAddGrad(ctx, upstream_grad, &grad_inputs[1],
                                   data_format.c_str(), name.c_str()));

    return absl::OkStatus();
  }

# Tutorial - Guía de Usuario

Este tutorial te muestra cómo usar **FastAPI** con la mayoría de sus características paso a paso.

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada en temas separados, así puedes ir directamente a cualquier tema en concreto para resolver tus necesidades específicas sobre la API.

Funciona también como una referencia futura, para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código

Tutorial ini menunjukan cara menggunakan ***FastAPI*** dengan semua fitur-fiturnya, tahap demi tahap.

Setiap bagian dibangun secara bertahap dari bagian sebelumnya, tetapi terstruktur untuk memisahkan banyak topik, sehingga kamu bisa secara langsung menuju ke topik spesifik untuk menyelesaikan kebutuhan API tertentu.

Ini juga dibangun untuk digunakan sebagai referensi yang akan datang.

    *   XLA reduction emitter is deterministic when the environment variable
        `TF_DETERMINISTIC_OPS` is set to "true" or "1". This extends
        deterministic `tf.nn.bias_add` back-prop functionality (and therefore
        also deterministic back-prop of bias-addition in Keras layers) to
        include when XLA JIT compilation is enabled.
    *   Fix problem, when running on a CUDA GPU and when either environment

advances.
</p>

<pre>
RowLoop:
	for y, row := range rows {
		for x, data := range row {
			if data == endOfRow {
				continue RowLoop
			}
			row[x] = data + bias(x, y)
		}
	}
</pre>

<h3 id="Goto_statements">Goto statements</h3>

<p>
A "goto" statement transfers control to the statement with the corresponding label
within the same function.
</p>

* Remove gender bias in docs for handling errors. PR [#780](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/780). Original idea in PR [#761](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/761) by [@classywhetten](https://github.com/classywhetten).

advances.
</p>

<pre>
RowLoop:
	for y, row := range rows {
		for x, data := range row {
			if data == endOfRow {
				continue RowLoop
			}
			row[x] = data + bias(x, y)
		}
	}
</pre>

<h3 id="Goto_statements">Goto statements</h3>

<p>
A "goto" statement transfers control to the statement with the corresponding label
within the same function.
</p>